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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 110 - 113 (4page)
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Gaussian process (GP) model, a well-known surrogate model, are frequently used in various engineering fields due to its predictive performance. However, since GP model requires large numbers of matrix inversion for optimizing userdefined parameters, constructing the model becomes difficult as the size of data increases. This drawback limits the use of GP model for accumulated large data. In this study, a novel Gaussian process regression model, which can handle large data, is proposed. The proposed method is based on a main idea of a composite likelihood function where three key techniques -1) data splitting method, 2) user-defined parameter optimization, 3) fuzzy inference- are introduced to improve performance of the model. In order to verify the performance, benchmark problems with various tendencies were used. The results were compared with existing machine learning methods where the proposed method proved to have better performance.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안 기법 설명
3. 예제 적용
4. 결론
참고문헌
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